AI Agent 论文播报｜0501：合成电脑、沙箱容错与 MCP 数据泄漏

Agent 的瓶颈正从"模型聪不聪明"转向"脚底下的基础设施扎不扎实"。今天三篇重点论文分别砸在训练环境、运行时容错和多工具安全三个点上，值得做 Agent 系统的人认真听一遍。本期重点* 大规模合成电脑（Synthetic Computers at Scale for Long-Horizon Productivity Simulation）——不只合成任务，而是合成一整台带文件历史和协作记录的用户电脑，再用双 Agent 跑一个月仿真，产出过程轨迹和交付物双重训练信号。直接戳中 computer-use Agent 最缺的数据瓶颈。* Crab：语义感知的 Agent 沙箱快照恢复运行时（Crab: A Semantics-Aware Checkpoint/Restore Runtime for Agent Sandboxes）——用 eBPF 在内核层观察每轮净变化，把 che...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿